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为解决高温、强浸蚀介质、强热震性等恶劣条件下的温度测量难题，目前较普遍采用的方法是在感温元件上外加一层、甚至两层保护套管，致使实测温度总是滞后于被测温度的变化，产生动态测温误差。对这类大惯性的温度传感器，为了研究其工作机理，分析各种因素对其测量的影响，最有效的办法是建立模型进行数值模拟分析。本文以钢水测温传感器为研究对象，建立其有限元模型，分析影响其测量的各个因素；针对传感器测量钢水温度时存在的滞后问题，建立了基于共轭梯度法的反演模型对钢水温度进行反演。本文主要完成以下工作：
介绍钢水测温传感器的结构及工作原理，分析其传热过程，建立其非稳态传热模型。推导出传热模型的有限元离散格式；针对传感器结构中不同壁之间的辐射，推导出求解互相辐射的有限元离散格式。
编写传热模型的数值模拟程序，利用现场数据对模型进行验证，得到最大误差<5℃，表明所建模型正确；给出材料热物性参数随温度变化的公式；分析了传感器内空腔温度场分布情况。分析了网格疏密对有限元模型计算精度及效率的影响；讨论了有限元模型在各种时间差分格式下产生的误差及振荡。分析了传感器几何参数变化、温度初始值和稳态值变化、材料热物性参数变化、边界条件变化和传感器插入深度变化等影响传感器温度准确测量的因素。
针对传感器温度滞后问题，提出了一种基于正向有限元模型的共轭梯度反演算法。针对共轭梯度算法容易陷入局部极值的特点，引入混沌序列改进局部的搜索能力，通过测试函数证明改进算法的有效性。针对正向整体模型划分网格多、计算数据量大的特点，将模型进行简化。将简化模型与改进算法结合建立了钢水温度的反演模型，通过实例验证其正确性。
本文所提出的模型及分析结果可为钢水测温传感器的实际使用提供理论依据；其建模方法及反演算法同样适合于其它同类的温度传感器。